发明专利已授权

基于弱监督学习的视频时序行为检测方法

📄 申请号：CN202111534859.7 📄 发布日：2026/07/13

著录项目信息

申请日

2021-12-15

公开号

CN114359790A

公开日

2022-04-15

申请人

青岛科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_40

IPC 分类号

G06V20_40 , G06K9_62 , G06N5_04 , G06V10_774 , G06V10_764 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

视频行为识别视频行为识别弱监督学习时序动作检测

应用场景

智能视频监控, 视频内容分析, 人机交互, 自动驾驶, 体育赛事分析

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摘要

本发明提出一种基于弱监督学习的视频时序行为检测方法，采用对抗思想，通过加入精细化分层对片段级的行为边界进行切分，减少时序检测下行为实例的冗余信息；采用GCN显式建模片段的相似关系，提出了类别片段融合的内外对比损失来监督视频特征的中间表示，通过增大前景与背景间的特征距离，减小相同类别间的特征距离来解决上下文混淆问题，阈值融合得到“行为提案”，实现行为实例结构上完整性与内容上独立性定位的目的；采用互补思想，针对视频信息在特征学习、关系推理过程中的丢失问题，本发明提出将全局节点加入到互补学习层，将学习后的特征根据时间的连续性进行级联与全局节点进行相似度量，保证视频信息的完整性及行为识别的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于上下文建模与背景抑制的弱监督时序行为检测方法

当前第 / 件

一种推台锯表面废屑处理用清洁装置

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